2024年人工智能快速发展背景下算力电力协同发展的思考报告-国家电网

CHINESESOCIETYFOREL人工智能快速发展背景下算力电力协同发展的思考岳昊教授级高工国网冀北电力高级专家2024年12月电力系统专委会与电力信息化专委会国网冀北电力有限公司国网冀北电力有限公司人工智能快速发展背景下算力的发展趋势国网冀北电力有限公司高级专家毕业于华北电力大学，博士、教授级高级工程师。现就职于国网冀北电力有限公司经济技术研究院，五级职员、公司高级专家、华北电力大学硕士生导师，担任中国可再生能源学会可再生能源发电并网专委会、北京电机工程学会电力市场专委会委员、《中国电力》青年编委。主要从事电网规划、能源经济等方面工作。曾在国家能源局能算力电力协同发展的有关思考和探索实践主要从事电网规划、能源经济等方面工作。曾在国家能源局能源发展战略起草组、能源形势监测分析专班工作，主持多项国家能源局能源规划研究课题，参与起草2024年国新办《中国的能源转型》白皮书。2国网冀北电力有限公司国网冀北电力有限公司党的十八大以来，党中央准确把握时代大势，紧抓科技创新的战略机遇，作出一系列促进人工智能发展的重要部署。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习会上强调：加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手。高度重视人工智能发展2024年1月2024年1月国务院新闻办发布会兴产业“百项工程”,建设一"人工智能Al+"等专项行动。2024年2月2024年2月领域实现更好发展、发挥更大作用。工作中统筹谋划，深入推进产业焕新，加快布局和发展人工智能产业。新技术不断突破、新业态特续涌现、新应用加快拓展2024年3月2024年3月2024年7月2024年7月智能(Al)等研发应用，开展"人工智能+"行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。工智能等战略性产业发展政策和治理体系，加强绿色发展、数字经济、理机制。一、人工智能快速发展下算力的发展趋势国网冀北电力有限公司人工智能正在从弱人工智能向强人工智能跨越式发展人工智能正在从弱人工智能向强人工智能跨越式发展弱人工智能仅依赖于单一感官或数据类型进行处理和理解。学习数据中的条件概率分布再对新的场景进行判断、分析和预测。●●自主创新●自动决策●自主行为强人工智能具备更高层次的抽象和认知能力，实现多层次、跨模态信息的对齐感知和自动转换能力。可以学习输入数据的概率分布，并生成新的数据样本具备更高层次的抽象和认知能力。缺乏灵活性和适应性，处理问题时机械执行，难以应对复杂情况，可解释性较差，易出现幻觉现象。存在对模型的鲁棒性和解释性要求高、数据采集费时且成本高等问题。通过使用思维链，能够将复杂问题分解为更简单的步骤，显著提升复杂逻辑推理能力。●机理-数据-知识融合驱动将科学机理、知识注入模型构建，降低大数据和大算力依赖，提升模型精度和鲁棒性。能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题。STATRGRIDJTBK1HECTRICrowE算力是驱动人工智能发展的核心动力和基础设施算力是驱动人工智能发展的核心动力和基础设施倍和3倍。算力算力智能算力基础超算算力以CPU芯片输出的计算能力为主Al芯片等加速芯片输出的人工智以超级计算机输出的计算能力为主能计算能力为主推出时间2018年GPT-11.17亿5GB2019年15亿2020年1.8万亿资料来源：工行投行研究中心5数据中心是规模化算力的载体数据中心是规模化算力的载体2023年我国算力结构2023年我国算力结构超算算力智能算力基础算力智能算力基础算力00020192020202120226数据中心布局呈“由东向西”转移特点，京津数据中心布局呈“由东向西”转移特点，京津冀算力规模全国居前列京津冀算力枢纽节点算力规模河北省“东数西算”八个枢纽节点及十个数据中心集群7冀北地区数据中心发展历经"三大"阶段冀北地区数据中心产业历经“三大阶段”,呈现跨越式发展。2013年至2018年底为数据中心发展“探索起步数据中心数量(户)2019年1月2022年2月0算力的高碳排放特性和低绿电使用率的矛盾算力的高碳排放特性和低绿电使用率的矛盾算力的高耗能特性和低用能效率的矛盾算力区域集聚性和算力对高供电可靠性的要求和新能源发电波动性的矛盾国家电网(一)算力的高耗能特性和低用能效率的矛盾(一)算力的高耗能特性和低用能效率的矛盾算力崛起催生旺盛电力需求，数据中心高能耗特性日益凸显算力崛起催生旺盛电力需求，数据中心高能耗特性日益凸显显增加。人工智能的规模化应用推动了数据中心电力需求井喷式增长，当前全国数据中心用电量占全社会用电量比重约1.6%。430个家庭一整年生活用电量430个家庭一整年生活用电量2018201920202021全国数据中心用电量占全社会用电量比重国家电网算力崛起催生旺盛电力需求，数据中心高能耗特性日益凸显算力崛起催生旺盛电力需求，数据中心高能耗特性日益凸显从2019年的6.8%增长至2023年的20.1%,廊坊数据中心用电量比重从2019年的5.9%增长至2023年的14.3%,分上升。截至2024年三季度，冀北地区数据中心报装容量同比增长38.17%,自2019年进入“快速增长期”以来20192张家口数据中心用电量占全社会用电量比重冀北地区数据中心报装容量变化(一)算力的高耗能特性和低用能效率的矛盾(一)算力的高耗能特性和低用能效率的矛盾国网冀北电力有限公司人工智能将逐渐步入规模化应用阶段，推动数据中心用电需求持续攀升人工智能将逐渐步入规模化应用阶段，推动数据中心用电需求持续攀升人工智能大模型将从训练阶段步入应用推理阶段，其推理算力需求会显著高于训练算力。在A100等高性能芯片禁运背景下，我国数据中心建设面临“叠加数量换性能”处境，智能算力的用电量将会进一步提升。按照我国对于2025年中国算力总规模将超过300EFlops、智能算力占比达到35%的发展目标，预计到2025年将达到2053亿~2412亿千瓦时，用电量年均增速约18.0%~27.9%,占全社会总用电量比重将提升至2.0%~2.3%全国数据中心用电量占全社会用电量比重全国数据中心用电量占全社会用电量比重的指题见3,"大型，■大型数2021.工偿新型教中心发服三平行计(2021-202301,保出"大型及以上2022年，上海《关于推调本市数据中心序发解的实世，区新课大中心综曲风E降125左石主要目标到2025年实现算力规模超过300EFLOPS计算力智能算力占比达到35%东西部算力平衡协调发展1年份资料来源：中华人民共和国工业和信息化部《算力基础设施高质量发展行动计划》1年份资料来源：中华人民共和国工业和信息化部《算力基础设施高质量发展行动计划》数据中心PUE政策要求演变数据中心平均电能利用效率数据中心平均电能利用效率(PUE)不断下降，但与政策要求还有差距来源：中国信息通信研究院、内蒙古和林格尔新区国家电网(一)算力的高耗能特性和低用能效率的矛盾(一)算力的高耗能特性和低用能效率的矛盾STATRGRIDJIBKIERCTRICroWERCOMPANYLMITED电能利用效率呈季节性波动电能利用效率呈季节性波动接影响能耗利用效率。能利用效率优于夏季。12月12月2月8月国网冀北电力有限公司国网冀北电力有限公司数据中心高能耗带来高碳排放数据中心高能耗带来高碳排放●当前我国发电量结构仍以煤为主(占比66%),2023年数据中心的间接碳排放达1446万吨。●除了向电网采购电力所带来的间接碳排放以外，数据中心运行过程中的温室气体排放来源还包括备用柴油发电、制冷剂溢散等环节。电力生产算力生产宁夏其它浙江3%江苏4%北京分布式可再生能源分布式可再生能源(产品用放网络通信设备配电系统制冷系统照明及其他备用柴油发电机配电系统制冷系统照明及其他备用柴油发电机余热()温室气体：余热()温室气体：设备等制造和运输过程排放(隐含碳)数据中心建设和建材制造、运输过程排放(隐含碳)电力流 设备等制造和运输过程排放(隐含碳)数据中心建设和建材制造、运输过程排放(隐含碳)电力流 磁排放>热力流2023年国网经营区各省数据中心碳排放量及占比算力生产流程图及碳排放来源注：采用2023年互联网数据服务业用电量和2022年各省电力碳排放因子估算来源：刘雨菁，李威，刘子屹，王萌，王广煦等.解耦算力发展与碳排放-数据中心用能增长的挑战与解决路径，STATKRID.i科KCTRic高能耗用能特性下，算力行业的快速发展带来了碳排放量增长压力，国家层面已经将数据中心与钢铁、电解铝、水泥等八大传统高耗能、高污染行业一同纳入重点推进节能降碳的领域。增加绿电使用是解决算力高能耗需求下兼顾节能减排的重要手段。2024年7月加快构建新型电力系统行动方案(2024年2027年)2024年7月数据中心绿色低碳发展专项行动计划2023年12月关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见加强全链条节能管理，提升能源利用效率和可再生2023年10月算力基础设施高质量发展行动计划2021年12月十四五数字经济发展规划2021年10月关于严格能效约束推动重点领域节能降碳的若干意见新建大型、超大型数据中心电能利用效率不超过1.3:到2025年，数据中心电能利用效率普遍不超过12021年5月体系算力枢纽实施方案冷、机柜模块化、余热回收利用等节能技术模式，鼓励选用动力电池提及产品作为储能和备用电源。知名互联网数据中心企业积极制定碳减排目标知名互联网数据中心企业积极制定碳减排目标●数据中心企业制定碳减排目标。以谷歌、微软为代表的全球互联网公司提出碳中和时间表，中国数据中心企业中，已有至少12家提出了碳中和目标，其中，腾讯和阿里巴巴云计算业务率先宣布将不晚于2030年实现自身运营及价值链碳中和。●PPA是满足数据中心绿电需求的重要形式。2023年，全球共有200多家企业与150多家项目开发商签署宣布购买了PPA,总量达到创纪录的46GW,其中亚马逊居首，在16个不同市场宣布了74笔单独的PPA,总购电量达到8.8GW,超过亚马逊脸书谷歌法国液化空气集团微软数据中心运营商秦淮数据万国数据中国移动到2050年，运营范围温室气体排放量较2022年下降到2030年实现碳中和及100%使用可再生能源2030年集团国内新一代超大规模数据中心将100X采用可再生能源，到2040年全球自有数据中心算力园区100%使用绿色能源2030年数据中心的平均PUE达到1.2光伏2023年全球运营所使用的电能实现100%可再生能源亚马逊匹配，2040年实现净零碳排放2023年全球数据中心所使用电能实现100%可再生能源匹配2023年全球运营所使用的电能实现100%可再生能源云服务提供商谷歌2017年全球运营实现100%可再生能源2030年所有数据中心和办公园区采用全天候零碳能源运营微软2025年实现100%可再生能源，2030年实现碳阿里巴巴2030年前实现自身运营碳中和保持自有数据中心年均PUE不超过1.3国电信运营商orange|腾讯2030年前实现100%绿色电力自建数据中心平均PUE不超过1.35数据来源：各公司官网北京电力交易中心调研468家数据中心2023年绿电消费情况，其中318家已入市，共有105家参与绿电交易，合计36.38亿千瓦时，36家购买绿色证书，合计15.34万张(折合1.5亿千瓦时),数据中心绿色用能合计37.88亿千瓦时，占其总用电量的11%。冀北张家口、廊坊积极推动绿电支撑算力可持续发展，截至2024年三季度，两地数据中心张家口绿电占比廊坊绿电占比500冀北辽宁江苏浙江北京安徽上海青海福建陕西重庆新疆天津甘肃吉林河北各省数据中心2023年绿色电力消费情况冀北地区数据中心2024年前三季度绿电占比国网冀北电力有限公司当前我国仍处于绿电交易市场建设初期，不同省份的绿电交易规则和标准存在差异，跨省区绿电交易不顺畅，东部地区数据中心绿电供供给不足。我国电力市场、碳市场建设相对独立，协同机制尚未完全建立，数据中心消费绿电的节能减排效益没有获得认可。绿电溢价仍然偏高，部分数据中心建成时间早、规模小，技术水平相对落后，采购目前可行性未来可行性交易一，更能体现能量流与省内供需影响将成为最主要的方式绿色价值流的统一分布式电站建设难度小，经济性好受数据中心屋顶等资源限制，规可与市场化采购互促进新能源规模化增长投资大，受到资源和用地限制随着东数西算的推进，西部地区数据中心可利用当地风光资源建设集中电站绿证交易未实现证电合一，对于促进新能源消纳效果较间接，国际认可度待提升随着平价项目规模增长，平价绿录证供给也将大幅增加随着电力系统灵活性资源需求增高，受政策影响大步普及当前，“东数西算”八大枢纽节点算力规模占比约71.5%,新建数据中心90%是大型及以上规模。冀北地区10万干伏安以上的大容量数据中心规模不断增长，2023年上半年占比提升14.97个百分点，数据中心规模化、区域集聚化趋势明显。随着“东数西算”工程建设，预计东部数据中心用电量比重逐步下降，中西部数据中八大枢纽节点算力规模占比新建大型及以上规八大枢纽节点算力规模占比截止2023年6月截止2022年6月截止2024年6月截止2024年6月截止2022年6月截止2023年6月截止2024年6月截止2022年6月国家电网西部数据中心与新能源选址整体耦合，但局部方案、具体设计落地时并非完全匹配。数据中心接入需要电网提前预留线路走廊、变电站间隔资源。随着数据中心的密集并网和规模化聚合，将导致电网接入资源紧张，接入电压等级有抬升趋势，属地电网的规划难度进一步增加。腾讯长三角人工智能智算中心，长三角最大、全国前三的人工智能超算枢纽，规划机柜总数3.6万个，可接入超过100家人工智能企业，总容量为60万千伏安，创上海数据中心用电容量之最，两座220干伏变电站作为电源、三路220干伏进线供电，采用全容量备用方式，是上海地区首个由三条220千伏线路供电的电力用户。图来源：宋毅国网经研院智算背景下数据中心发展及电力保供的思考国家电网(三)算力区域集聚性和电力负荷达产周期长的矛盾(三)算力区域集聚性和电力负荷达产周期长的矛盾数据中心并网初期上架率较低、成长周期较长数据中心通常初期上架率相对较低，负荷成长至预期的时间周期，一般在3~5年左右。通过调研，冀北地区数据中心上架率不足60%,与国家要求不低于65%的规划要求仍有差距。三大运营商和国家部委大数据增长速度较快，企业自用和企业租赁增长速度略慢。●企业自用型数据中业业务规模有着直接关系，其用电负荷发展同●企业自用型数据中业业务规模有着直接关系，其用电负荷发展同步相对较快，此类数据中心负荷发展周期大概3-4年左右●独立第三方大多为外租型数据中心，其负荷发展水平受市场环境、服务客户体量、企业经营情况影响较大。在通算市场趋于饱和的形势下，负荷成长周期较长■投运第1年■投运第2年投运第3年●三大运营商的联通云、中国移动的数据中心因其职能划分以及业务配■投运第1年■投运第2年投运第3年张家口数据中心集群的电力负荷达产周期国家电网国网冀北电力有限公司数据中心供电可靠率要求高，均采用双电源或多回路供电，要求变压器全容量备供，满足A+级谁中心设计标准。冀北调研31家数据中心2023年供电设备平均利用仅为18.5%,中小型数据中心与超大型、大型数据中心存在较大差距。40万千瓦10万个以上100%的用户按双电源或多电源接入、请电力报装超大型大型中小型超大型国家电网STATRGRIDJTBK1HECTRICrowE近年来，夏季降温负荷占比不断提升，成为拉动电力尖峰负荷增长的重要因素，部分省份夏季降温负荷占最高用电负荷比重达40%~50%。数据中心降温需求旺盛，制冷系统的能耗占比为30%~40%,负荷呈现一定的昼夜、季节特性。从年负荷特性来看，高峰出现在夏季，低谷出现在冬季，以冀北数据中心集群为例，夏季最大负荷较冬季高18.9%。I曲2022-2024年前三季度张家口数据中心集群年负荷曲22年1-9月23年1-9月24年1-9月2022-2024前三季度年张家口数据中心集群最大负荷增长线国家电网国家电网数据中心用电负荷呈现昼夜、季节周期特性数据中心用电负荷呈现昼夜、季节周期特性■2024年1-9月■2023年1-9月■2022年1-9月张家口数据中心集群日负荷曲线国网冀北电力有限公司智能算力数据中心具有单地点、全时段、大功率的用电特点，对电力供应稳定性要求更高智能算力数据中心具有单地点、全时段、大功率的用电特点，对电力供应稳定性要求更高定性的要求。转移前江设施能耗0资料来源：《“东数西算”背景下大型数据中心建设对电网规划的影响研究》卢子敬等2022年转格前数据中心负荷功率转移后数据中心负荷功率数据中心不同工作负载通常会随机达到峰值，据统计，所有这些峰值同时出现的概率极低。因此，如果将所有单个工作负载的峰值相加，除以总平均功耗，典型的大型数据中心的峰均比会达到1.5到2.0或更高。这就是统的原因。但正如"人工智能属性与趋势"部分所述，人工作负载可以在峰值功率下运行数小时、数天甚至数周。其结果是增加了上游大型断路器脱扣的可能性，这就像家中许多大负载同时运行时，主面板上的断路器脱扣一样。图3显示了当数据中心的负载转为100%人工智能负载时，峰均比(也称为差异系数)的50%人工智能工作负载资料来源：施耐德，华泰研究国家电网国网冀北电力有限公司数据中心对电力供应的稳定性与新能源发电的波动性存在结构性矛盾数据中心对电力供应的稳定性与新能源发电的波动性存在结构性矛盾过50%,新能源大发与用电负荷季节性错配、时段性错配越来越明显，夏季“极热无风”、晚峰"日落无光”,导致新能源出力严重受阻，影响发电能力。晚高峰时段新能源支撑不足2022年6月25日冀北电网新能源出力0功率(兆瓦)0万千瓦一负荷一光伏万千瓦08国网冀北电力有限公司STATKGRIDJiLECTRICrowsRCO国网冀北电力有限公司STATKGRIDJiLECTRICrowsRCO内蒙古张承地区形成大容量新能源张承地区形成大容量新能源基在运数据中心站基直口中★直口中★北京在迷数据中心站东部负荷中心在道数据中心站纵”500千伏冀北电网主网架示意图京津冀枢纽节点张家口数据中心集群算力的高耗能特性和低用能效率的矛盾算力对高供电可靠性的要求和新能源发电波动性的矛盾算力的高碳排放特性和低绿电使用率的矛盾算力电力规划协同算力电力建设协同算力电力调度协同算力电力市场协同国网冀北电力有限公司国网冀北电力有限公司加强政府、企业、电网等多方沟通协作，科学研判算力发展规模、类型，滚动完善数据中心集群所在地能源电力发展规划，适度超前做好新能源场址预留和电网规划建设。加强数据中心负荷的时间、空间分布特性以及用电结构变化规律分析，提高电力需求预测准确性，项目规划阶段，提前对接用电需求，开展电网现状诊断和运行数据分析。数据中心报装容量负荷预测分别收集在运、在建和对象等数据。负荷成长周期各异。行测算。做好数据中心用电负荷精准识别监测面向企业自用能建议、算力优化业务赋能业务赋能模型模型分析模型时序修复拟合聚类分析技术时序修复拟合基础数据基础数据96点运行负荷设备拓扑台账工商企业信息制定远近结合系统供电方案制定远近结合系统供电方案综合考虑电网接入资源、数据中心负荷成长周期、双电源供电需求，灵活制定1站1线(典型单链)、2站2线(站间加强)、2站3线、3站3线等模型的供电方案，未来探索研究数据中心集群的新型配网供电模式。1站2线方案2站2线方案1站2线方案◎2站3线方案3站3线方案2站3线方案国网冀北电力有限公司STATR国网冀北电力有限公司STATRGRIDJTBKIEECTRICPoWERCOMPANYLIM电力通信网-算力网协同规划电力通信网-算力网协同规划基于电力通信网的数据网络采用“骨干+接入”双层架构，集群间构建骨干层网络，集群内部组建接入层网络。充分利用电网公司各电压等级光缆资源，优先使用特高压线路光缆通道，有通信需求的两个数据中心集群间应具备2条独立光缆路由，建设双套传输网络。每个数据中心集群的出口按照多链路出口设计，集群内采用出口总容量应满算力枢纽国网冀北电力有限公司STAT.GRIDJTBKIEECTRICPOWERCOMPA(二)算力电力建设协同国网冀北电力有限公司STAT.GRIDJTBKIEECTRICPOWERCOMPA因地制宜开展可再生能源与算力资源融合开发，依据地区资源禀赋发掘分布式能源、自然冷源等供能新模式，提升本地风光绿电消纳。在保障数据中心可靠供电基础上，依托物联网、人工智能信息通信技术，聚合园区分布式光伏、储能系统、柴油发电机等数据中心负荷侧资源，构建数据中心综合能源体。风电风电储储荷储能+氢能显著提高显著提高光伏零碳大数据产业园STATEGRIDJTBIRCTRICPoweRCOMP(二)算力电力建设协同STATEGRIDJTBIRCTRICPoweRCOMP张家口怀来腾讯风光储一体化数据中心微电网项目国内首个采用「风光储+负荷」智能管理模式的数据中心微电网项目，年发电量达1400万度，年减排达7984光储充车棚张家口腾讯怀来东园风光储一体化数据中心微电网项目张家口腾讯怀来东园风光储一体化数据中心微电网项目EMS项目(二)算力电力建设协同张家口怀来合盈数据中心"绿电聚合供应"模式张家口怀来合盈数据中心"绿电聚合供应"模式采用“源网荷储一体化”模式，将距离算力中心150公里左右、分布于三个县区的9个百兆瓦级或千兆瓦级风光电场进行聚合管理，实现地市级就近供电、就地消纳的“绿电聚合供应”新模式。电智慧协同管理系统，实现信息信息称双碳管理电站管理回区企业张家口市双碳管理电站管理回区企业张家口市宣化区官厅水库抽水储能，蓄能电站满足首郁峰谷电差调节及应急黑启动需求银定迹监测中银定迹监测中运营管理证交厢:源网荷储源网荷储一体化运维管理用能运维管理用能管理出电冷冷、热、电、碳四流平衡张家口低成本、高安全、大容量长时储能技术张家口低成本、高安全、大容量长时储能技术长时储能技术路线之一的铁铬液流电池储能电站(500千瓦/4000千瓦时)在张家口怀来云数据中心成功交付，另一技术路线的重力储能项目(100兆瓦时)紧邻怀来数据中心集群，是能源领域首台(套)重大技术装铁铬液流电池储能电站重力储能项目(三)算力电力调度协同国家电网STATRGRIDJTBKIHECTRICrowERCOM数据中心的时空灵活性数据中心的时空灵活性释冷放热太阳辐射留出品品服务器柜高效利用计算负载口延时容忍型负载(离线工作负载)数据处理等转移难度大「计夏负载计短负载数据中心1时间数据中心2时间口延时敏感型负载(在线工作负载)●主要包括电商业务(交易、付款、网页请求等)来源：丁肇豪，曹雨洁等.能源互联网背景下数据中心与电力系统协同优化(一):数据中心能耗模型国网冀北电力有限公司国网冀北电力有限公司新华网>能源>正文张家口新型电力系统示范区绿色电力-算力协同示范工程2022年，阿里巴巴公司联合华北电力大学，开展了数据中心优化调度参与华北电力调峰辅助服务市场试点，通过算力负荷分布式转移方式，将阿里巴巴江苏南通数据中心约100干瓦的算力负载转移至新华网>能源>正文张家口新型电力系统示范区绿色电力-算力协同示范工程阿里巴巴与华北电力大学实现全球首次数据中心与电力系统间试运行方式参与了华北电力调峰辅助服务市场。该项目在电力系统调峰信号的引导下将阿里巴巴位于江苏省南通数据中心的部分算力负载转移至河北省张北数据中心，全球范围内首次实现了数据中心和电力系统以促进可再生能液消纳为目标的协同调度，也是国内首次跨区域算力-电力"优化调度验证实验。本次数据中心与电力系统协同调度实验包括多个阿里内部应用场景，如淘宝搜索、推荐等多类型算力负载类型。通过阿里云算力调度系统将南通数据中心搜索业务和推荐业务迁移至由可再生能源供电的张北数据中心，从而使南通机房相关电力负荷下降约100千瓦，约150千瓦时电量转移至张北机房，增加了该时段华北电网可再生能源消纳，减排二氧化碳120千克。优化资游配置提升算力使用效率行压力大等挑战，预计到2035年，我国数据中心电力消耗将达到78太瓦时，约占全国总电力消耗的4%;碳国家电网国家电网2024年6月经青海省委省政府授权，依托青海省能源大数据中心建成国内首家清洁能源和绿色算力调度中心。计划接入全省所有数据中心算力资源数据和功耗数据，全面监测全省算力数据中心算力资源，引导算力负荷曲线响青海省清洁能源和绿色算力移动、电信、联通等5家1.02万干瓦1.5万台监测算力资源国网冀北电力有限公司国网冀北电力有限公司辅助设备灵活响应：上海首个大型数据中心虚拟电厂辅助设备灵活响应：上海首个大型数据中心虚拟电厂UPS+储能数据中心辅助设备互动调节元素上海首个大型数据中心虚拟电厂精准响应能力测试国家电网(四)算力电力市场协同(四)算力电力市场协同未来数据中心绿电使用需求迫切未来数据中心绿电使用需求迫切另一方面，我国可再生能源装机占